PresentaciĆ³n
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1. IntroducciĆ³n
Nuestro estudio analiza cĆ³mo se distribuyen los casos atendidos por los Centros de Emergencia Mujer (CEM) en las provincias del PerĆŗ. El interĆ©s surge porque, pese al incremento de la violencia y feminicidios, el acceso a atenciĆ³n especializada sigue siendo desigual, tanto por factores institucionales como territoriales.
2. ĀæPor quĆ© estudiar este tema?
La violencia contra la mujer continĆŗa siendo un problema poco atendido y poco denunciado, lo que genera desconfianza en las instituciones.
Muchas mujeres desconocen la existencia o funciones de los CEM, o viven en zonas donde estos servicios no son accesibles.
El nivel de informaciĆ³n y la ubicaciĆ³n geogrĆ”fica influyen directamente en si una mujer decide denunciar o solicitar apoyo.
Analizar esta desigualdad nos permite comprender quƩ territorios tienen mayores brechas y por quƩ.
3. Pregunta de investigaciĆ³n
ĀæQuĆ© factores explican el nĆŗmero de casos atendidos por los CEM en las provincias del PerĆŗ?
4. HipĆ³tesis
El nĆŗmero de casos atendidos aumenta en provincias donde:
*Hay mƔs CEM disponibles.
*La poblaciĆ³n posee mayor informaciĆ³n sobre estos servicios.
*Existen mayores tasas de violencia o feminicidios.
*La poblaciĆ³n femenina es mĆ”s numerosa o estĆ” mĆ”s concentrada.
*AdemĆ”s, se espera que las zonas urbanas presenten mĆ”s denuncias que las zonas rurales, debido al acceso a servicios, transporte e informaciĆ³n.
EstadĆstica descriptiva
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Variable dependiente: Casos atendidos
a. VARIABLE DEPENDIENTE: La variable dependiente de esta investigaciĆ³n corresponde a la cantidad de casos atendidos en los CEM. Se trata de una variable cuantitativa que permite medir las denuncias registradas oficialmente en los CEM durante el aƱo 2024 en las distintas provincias del PerĆŗ. En el histograma se observa que:
1.La mayorĆa de provincias reportan muy pocos casos atendidos, concentrĆ”ndose cerca del valor 0. Esto muestra una distribuciĆ³n altamente asimĆ©trica a la derecha (sesgada).
2.Existen valores extremadamente altos (outliers), en los rangos de 10 000 a mĆ”s de 30 000 casos, correspondientes a provincias con gran poblaciĆ³n urbana.
3.Las lĆneas verticales representan medidas de tendencia central:
*La media estƔ mucho mƔs a la derecha, arrastrada por los valores extremos.
*La mediana estĆ” mĆ”s cerca de cero, lo que confirma que la mayorĆa de provincias atienden pocos casos.
4.Esta distribuciĆ³n indica gran desigualdad en la carga de atenciĆ³n entre provincias ālos CEM de algunas zonas urbanas atienden una cantidad desproporcionadamente alta de casos.
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VARIABLES INDEPENDIENTES
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Variable independiente categĆ³rica : Zona
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Variable independientes nĆŗmericas
CORRELACIONES NUMERICAS
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Casos atendidos y tasa de feminicidios
Casos atendidos y personas informadas
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Casos atendido y poblaciĆ³n Mujer
Casos atendidos y poblaciĆ³n hombre
Casos Atendidos y nĆŗmero de CEM
Casos Atendidos y nĆŗmero de denuncia de violencia fĆsica
CORRELACIONES CATEGĆRICAS
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Casos atendido y Zona
REGRESIONES
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Modelo general: linealidad
Modelo general: homocedasticidad
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Modelo general: normalidad de residuos
CLĆSTERS
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PAM
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JERĆRQUICA: AGNES
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JERARQUICA: DIANA
AnƔlisis Factorial (EFA)
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Posterior a la realizaciĆ³n del grĆ”fico de correlaciĆ³n se realizĆ³ el corest.barlett y is.singular.matrix(cor_matrix). En ambos casos, el resultado fue FALSE por lo que se procediĆ³ con la evaluaciĆ³n de factores.
GrĆ”fico de correlaciĆ³n
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EvaluaciĆ³n de cantidad de factores recomendados
Chart B
